【技术实现步骤摘要】
本申请属于机组状态监测，尤其涉及一种机组状态监测方法和系统。
技术介绍
1、对为了应对日渐严峻的能源危机，实现全球可持续发展目标，我国高度重视可再生能源的开发。风能作为一种清洁、可持续的发电方式，是减少温室气体排放和节约能源的首选方式。因此，国内的风力发电得到了快速发展，陆上风力发电机装机容量迅速增加。我国已经成为全球范围内陆上风力发电量最多的国家，约占全球风力发电总量的40％。与此同时，海上风力发电机的发电能力也得到了大力的发展，目前我国已成为全球海上风力发电容量增速最快的国家。根据“双碳”目标，我国承诺到2030年实现非化石燃料占全国一次能源结构的25％，截至2022年底，我国已经实现了758gw风电机组和光伏系统的并网运行。根据全球风能协会市场情报预计，我国将在2025年前实现1200gw的可再生能源装机目标。综上所述，风力发电具有巨大的发展前景。但是在发电过程中，需要对机组状态进行监测。
2、但是常见的监测方法在使用过程中，多采用人工巡检和机械故障检测方法，监测效率偏低。
技术实现思路b>
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【技术保护点】
1.一种机组状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机组状态监测方法，其特征在于，在对所述机组振动数据进行时频分析之前还包括对所述机组振动数据进行预处理，所述预处理包括去重和分类分析。
3.根据权利要求1所述的机组状态监测方法，其特征在于，所述基于所述机组振动数据得到机组状态监测损伤敏感特征，包括：
4.根据权利要求3所述的机组状态监测方法，其特征在于，采用萤火虫改进麻雀搜索算法对所述人工神经网络进行优化以获得所述人工神经网络的学习速率和各层隐藏神经元数目的最优值，基于所述学习速率和各层隐藏神经元数目的最优...
【技术特征摘要】
1.一种机组状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的机组状态监测方法，其特征在于，在对所述机组振动数据进行时频分析之前还包括对所述机组振动数据进行预处理，所述预处理包括去重和分类分析。
3.根据权利要求1所述的机组状态监测方法，其特征在于，所述基于所述机组振动数据得到机组状态监测损伤敏感特征，包括：
4.根据权利要求3所述的机组状态监测方法，其特征在于，采用萤火虫改进麻雀搜索算法对所述人工神经网络进行优化以获得所述人工神经网络的学习速率和各层隐藏神经元数目的最优值，基于所述学习速率和各层隐藏神经元数目的最优值对人工神经网络进行赋值从而得到机组状态监测模型。
5.根据权利要求2所述的机组状态监测方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘树鹏，刘杲沛，赵彦燊，李琛，姜广政，王延博，葛恒，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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